【卷积神经网络！】CNN原理分析+自己的理解笔记

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【太太太好的解释了！】Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks详解http://lib.youkuaiyun.com/mobile/article/deeplearning/61641

【空间金字塔池化 - dfsrewgf的博客 - 优快云博客】,

http://m.blog.youkuaiyun.com/dfsrewgf/article/details/52605192

 哈哈哈手画草稿图

[Tensorflow] Tensorflow卷积理解

http://wossoneri.github.io/2017/12/16/[Tensorflow]conv-in-tf/ 

计算一个二维的卷积.传入四维的input,该Tensor的形状为[batch, in_height, in_width, in_channels].还要传入一个形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的四维卷积核.
这个方法做了如下操作:

1. 将卷积核压成形状为[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二维矩阵
2. 从输入Tensor提取图像patches(其实就是把每个channel提出来),生成一个虚拟的Tensor[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
3. 对每个patch,把每个图像patch向量右乘卷积核矩阵

CNN(卷积神经网络)是什么？有入门简介或文章吗？

作者：机器之心

链接：https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702

来源：知乎

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深度 | 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南（附论文）